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개인화마케팅

cover_Multimodal AI Opens New Horizons in Marketing

멀티모달 AI, 마케팅의 새로운 지평을 열다

멀티모달 AI는 텍스트, 이미지, 음성, 영상을 통합적으로 분석하여 더 정밀하고 개인화된 마케팅을 가능하게 합니다. 이 글에서는 실제 코드 예시와 추천 도구 등 활용 가능한 실무 적용 방법을 소개합니다.

cover_GA4 Online and Offline Data Integration Customer Retargeting

GA4 온·오프라인 데이터의 통합으로 진료 예약 이탈 고객 리타겟팅

  • 기준

많은 병원에서는 예약 및 진료 상담을 온라인으로 진행하고, 예약된 일정에 맞추어 환자가 의료 기관에 실제로 방문하는 시스템을 사용하고 있습니다.
이때, 예약한 고객이 실제로 의료 기관에 방문하지 않는 상황이 종종 발생하고, 이로 인해 온라인 성과와 오프라인 최종 전환 성과 사이에 격차가 생기게 됩니다.
이번 글에서는 병원의 온/오프라인 데이터를 통합하여 성과를 추적하고, 타겟팅을 진행한 사례를 살펴보도록 하겠습니다.

cover_Hospital Industry Sophisticated Retargeting Campaign Execution Case

Google·Meta에서 병원/의료업 정교한 리타겟팅 캠페인 집행 사례

  • 기준

의료 서비스를 제공하는 의료나 보험 업종에서도 고객 행동을 분석하기 위해 GA4를 사용합니다.
하지만 구글에서는 의료 기관의 회원 정보를 민감 정보로 분류하여 의료 정보에 대한 리타겟팅 캠페인이 매우 제한됩니다.
이번 콘텐츠에서 병원에서 의료 정보를 활용한 마케팅 성과를 개선하기 위해 데이터를 어떻게 수집하였는지 사례를 살펴보겠습니다.

cover_Track and optimize your customers' conversion performance in GA4

GA4에서 온라인 대출 조회 고객의 전환 성과 추적 및 최적화

  • 기준

고객이 대출 한도를 조회한 후 상담 과정이나 심사 과정에서 이탈하여 최종 대출 승인이 이루어지지 않는 경우가 빈번합니다. 이럴 경우, 온라인에서의 성과 추적과 오프라인에서의 실제 전환 성과 간의 차이를 정확히 파악하는 데 어려움이 있습니다. 따라서, 최종 대출 승인이 이루어지지 않은 이유를 정확히 분석하고, 이를 기반으로 전환율을 개선하기 위한 솔루션이 필요했습니다.

cover_Improve advertising effectiveness with customized targeting strategies

신용 점수 기반 맞춤형 타겟팅 전략으로 광고 효율 향상

  • 기준

소득이나 신용 정보를 다루는 금융 서비스에서는 구글과 Meta와 같은 광고 플랫폼에서 개인의 민감한 정보에 대한 규제가 존재하여, 효과적인 잠재고객 타겟팅이 어려운 상황입니다. 이번 글에서는 금융사의 고객 신용 점수 기반의 맞춤형 타겟팅을 통해, 구글과 Meta의 광고 캠페인에서 효율적인 타겟팅을 구현하고, 전환율을 높인 사례에 대해 살펴보겠습니다.

AI 솔루션으로 독자 맞춤형 뉴스 서비스 제공

  • 기준

부산일보는 디지털 혁신을 선도하는 지방 언론사로 고객 행동 데이터를 유치하기 위해 AI 솔루션을 도입했습니다. AI 솔루션을 통해 행동 빅데이터 분석을 활용한 개인화 마케팅을 구현하여 충성 고객을 확보하고, 저널리즘의 가치를 더욱 확고히 하고자 했습니다.

맞춤 콘텐츠 추천을 통한 사용자 참여도 개선

  • 기준

LG 상남도서관은 방문자들마다 개개인의 관심사와 실시간 인기 콘텐츠 정보를 제공하여 방문자가 폭넓은 정보를 얻을 수 있게 하고 싶었습니다. 비즈스프링은 2가지 포인트를 데이터 수집/분석과 AI/ML 기술을 도입하여 해결하고자 했습니다.

CRM과 온라인 행동 데이터 통합으로 개인화 마케팅 환경 구축

  • 기준

롯데카드는 직접 수집하고 있는 CRM 데이터와, 롯데카드 웹/앱 방문 고객의 행동 데이터를 보완 후 서로 결합시키기를 원했습니다. 마케팅 고도화를 목표로 오프라인과 온라인 속 고객의 관심사와 행동을 보다 풍부하게 포착하여, 향후 ML 및 AI 기술 도입의 기반을 만들기 위함이었습니다.

개인화 캠페인 최적화를 위한 데이터 분석 및 운영

  • 기준

개인화 캠페인을 운영할 때 성과 데이터를 분석하고 최적화하는 작업은 필수적입니다. LG U+는 내부적으로 캠페인 성과를 파악하고 이를 최적화하고자 했습니다. 비즈스프링은 이러한 LG U+의 요구를 어떻게 데이터로 해결했고, LG U+에 어떤 변화를 가져왔을까요?

"~에 맞는 제품 추천해줘" 잠재고객은 이제 검색창이 아닌 AI에게 묻습니다. 당신의 브랜드는 AI 대화창에서 추천되고 있습니까?

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